(57)【要約】【課題】予約販売または先行販売がある場合でも正確に需要の予測が可能な需要予測装置を提供する。【解決手段】需要予測装置１は、新製品の製品需要予測値を予測モデルに当てはめて予測するものである。新製品が予約販売されるときは、予測モデルを時間軸方向に移動するパラメータである時差パラメータτを予測モデルに組み入れ、新製品が先行販売されるときは、予測モデルを需要数量軸方向に移動するパラメータであるバイアスパラメータｂを予測モデルに組み入れて、予測モデルの各パラメータである予測モデルパラメータを推定する予測モデルパラメータ推定手段２１と、予測モデルパラメータを予測モデルに用いて製品需要予測値を計算する製品需要予測値計算手段２３と、を具備している。【選択図】図２
2010108078.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
新製品の製品需要予測値を予測モデルに当てはめて予測する需要予測装置であって、
前記新製品が予約販売されるときは、前記予測モデルを時間軸方向に移動するパラメータである時差パラメータを当該予測モデルに組み入れ、前記新製品が先行販売されるときは、前記予測モデルを需要数量軸方向に移動するパラメータであるバイアスパラメータを当該予測モデルに組み入れて、前記予測モデルの各パラメータである予測モデルパラメータを推定する予測モデルパラメータ推定手段と、
前記予測モデルパラメータを前記予測モデルに用いて前記製品需要予測値を計算する製品需要予測値計算手段と、
を具備したことを特徴とする需要予測装置。
【請求項２】
前記予測モデルパラメータは、前記新製品の販売実績値と、当該販売実績値が存在する期間における前記製品需要予測値との自乗誤差の累計が最小になるように推定されることを特徴とする請求項１に記載の需要予測装置。
【請求項３】
前記予測モデルは、予測期間内の任意の時刻をｔ、前記時差パラメータをτ、前記バイアスパラメータをｂ、前記予測モデルパラメータをＮ、λとすると、時刻ｔでの前記製品需要予測値ｍ(ｔ)が、
【数１】
2010108078.tif 000014
で表されるモデルであることを特徴とする請求項１に記載の需要予測装置。
【請求項４】
前記予測モデルは、予測期間内の任意の時刻をｔ、前記時差パラメータをτ、前記バイアスパラメータをｂ、前記予測モデルパラメータをＮ、λ、μとすると、時刻ｔでの前記製品需要予測値ｍ(ｔ)が、
【数２】
2010108078.tif 000015
で表されるモデルであることを特徴とする請求項１に記載の需要予測装置。
【請求項５】
前記予測モデルは、予測期間内の任意の時刻をｔ、前記時差パラメータをτ、前記バイアスパラメータをｂ、前記予測モデルパラメータをＮ、λ、μとすると、時刻ｔでの前記製品需要予測値ｍ(ｔ)が、
【数３】
2010108078.tif 000016
で表されるモデルであることを特徴とする請求項１に記載の需要予測装置。
【請求項６】
前記予測モデルは、予測期間内の任意の時刻をｔ、前記時差パラメータをτ、前記バイアスパラメータをｂ、前記予測モデルパラメータをＮ、λ、γとすると、時刻ｔでの前記製品需要予測値ｍ(ｔ)が、
【数４】
2010108078.tif 000017
で表されるモデルであることを特徴とする請求項１に記載の需要予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、主に消費者向けの新製品の需要予測を行う需要予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
消費者向け製品を製造する企業にとって、製品の適正な在庫水準を維持することは、経営上重要な課題である。そのためには、できる限り正確に製品についての将来の需要を予測し、それを基に生産計画や在庫計画を立案する必要がある。既に長期間の安定した需要変動を有する定番品は、統計的手法による予測が容易である。これと異なり、市場投入したばかりの新製品は、統計的手法による予測が困難である。このような場合、普及モデルを用いた予測手法が有効であると考えられる。
【０００３】
従来、代替商品が存在する場合であっても、商品の需要予測を行うため、新規需要および買い替え需要の一部が代替商品によって代替される効果を考慮し、代替商品の新規需要と買い替え需要を各年ごとに当該商品の需要に乗算することによって置き換え数を求め、これを当該商品の需要から各年ごとに減算することによって、代替商品が存在する場合の当該商品の需要を求める「需要予測装置」が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、販売実績データから算出したライフサイクルパラメータに基づいてライフサイクルパターンを求めて蓄積し、ここから需要予測対象製品のライフサイクルパターンに最も類似するものを検索し、検索したライフサイクルパターンと販売実績データを用いて複数の需要予測計算を行い、これらの評価指標についての評価基準限界値を設定しておき、各評価指標が評価基準限界値を超えない需要予測計算結果を選択して最適予測データを作成し、作成した最適予測データから販売計画データを作成する、「販売計画作成支援システム」が知られている（例えば、特許文献２参照）。
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−２５８７９９号公報
【特許文献２】特開２００８−  ２１０２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
市場に投入したばかりの新製品（代替製品）については、統計的な需要予測手法の適用が困難であるため、予測モデル（普及モデル）としてロジスティックモデルを用いた前記「需要予測装置」（特許文献１記載）や、Ｂａｓｓモデルを用いた前記「販売計画作成支援システム」（特許文献２記載）のように、予測モデル（普及モデル）を用いた予測が有効であると考えられる。しかしながら、予約販売や先行販売のように、製品普及過程での通常の前提を満たさない販売方法が行われる新製品（代替製品）の場合、前記従来の「需要予測装置」や同「販売計画作成支援システム」では、高精度の予測は得られにくい。そこで、このような予約販売や先行販売が行われる製品でも、高い精度で需要予測を行えることが要望されてきた。
【０００７】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、予約販売または先行販売がある場合でも正確に需要の予測が可能な需要予測装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記した課題を解決するため、本発明の需要予測装置は、新製品の製品需要予測値を予測モデルに当てはめて予測する需要予測装置であって、新製品が予約販売されるときは、予測モデルを時間軸方向に移動するパラメータである時差パラメータを予測モデルに組み入れ、新製品が先行販売されるときは、予測モデルを需要数量軸方向に移動するパラメータであるバイアスパラメータを予測モデルに組み入れて、予測モデルの各パラメータである予測モデルパラメータを推定する予測モデルパラメータ推定手段と、予測モデルパラメータを予測モデルに用いて製品需要予測値を計算する製品需要予測値計算手段と、を具備したことを特徴とする。
なお、時差パラメータ及びバイアスパラメータは、予測モデルパラメータに含まれる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、予約販売または先行販売がある場合でも正確に需要の予測が可能な需要予測装置を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、添付した各図を参照し、本発明を実施するための最良の形態（以下「実施形態」という）の一例について、詳細に説明する。
【００１１】
＜実施形態＞
図１は、本発明の実施形態の原理に関し、時間に対する累積需要の推移のモデルを示すグラフである。
図１（ａ）は、通常販売の場合、すなわち、予約販売及び先行販売（後記）を行わない場合を示すグラフである。販売開始日の累積需要は０であり、時間（期日）が経過するにしたがって、累積需要が初期は急増し次第に漸増し、ある値に近づく。そのグラフは、横軸に時間（期日）の経過、縦軸に累積需要の大きさをとると、例えばＳ字状の曲線を描く。
【００１２】
なお、累積需要として、販売店が消費者に販売した商品の数量が速やかに正確に把握できる場合には、実際の販売数量を用いる。しかし、商品の種類や流通の形態などによっては、販売店が消費者に販売した商品の数量が速やかにかつ正確には把握できない場合がある。このような場合には、商品の出荷数や流通の中間段階での卸売り数などを累積需要と見なしたり、これらから累積需要を推定したりすればよい。
【００１３】
図１（ｂ）は、予約販売を併用した場合を示すグラフである。予約販売とは、販売店などが消費者などから予約を受けて販売を行うことである。予約販売を併用しない場合（図１（ａ）参照）、販売開始日の累積需要は“０”であるが、予約販売を併用した場合（図１（ｂ）参照）、販売開始日には、既に大きい累積需要が発生していることが分かる。図１（ｂ）に示す例では、販売開始日のτ日前が予約開始日であり、予約開始日が仮想的な販売開始日と考えることもできる。したがって、予約販売を併用した場合、図１（ａ）に示す通常販売のモデルを、時間軸（ｘ軸）方向に時差パラメータτだけ移動させ、これに合わせて他のパラメータをフィットさせることにより、正確な製品需要予測関数（値）を得ることができる。なお、当然のことながら、販売開始日より前の履歴は使用しない。
【００１４】
図１（ｃ）は、先行販売を併用した場合を示すグラフである。先行販売とは、正式な（本格的な）販売開始日に先立って、地域や期日などを限って、商品（製品）を販売することを指す。先行販売を併用しない場合（図１（ａ）参照）、販売開始日の累積需要は“０”であるが、先行販売を併用した場合（図１（ｃ）参照）、（正式な）販売開始日には、先行販売した分の累積需要が発生していることが分かる。言い換えれば、販売開始日以降の累積需要は、先行販売分が底上げされている。したがって、先行販売を併用した場合、図１（ａ）に示す通常販売のモデルを、累積需要軸（ｙ軸）方向にバイアスパラメータｂだけ移動させ、これに合わせて他のパラメータをフィットさせることにより、正確な製品需要予測関数（値）を得ることができる。なお、当然のことながら、販売開始日より前の履歴は使用しない。
【００１５】
予約販売及び先行販売を併用した場合、前記したように、時差パラメータτ（図１（ｂ）参照）及びバイアスパラメータｂ（図１（ｃ）参照）を両方用いて予測モデルをフィットさせることにより、正確な製品需要予測関数（値）を得ることができる。
【００１６】
予測モデルの第１例として、逆指数モデルを採用した場合について説明する。逆指数モデルの基本形は、時刻をｔ、時刻ｔにおける製品需要予測値をｍ(ｔ)、予測モデルパラメータをＮ、λとすると、次式のとおりである。
【００１７】
【数１】
2010108078.tif 000003
【００１８】
式（１）に関し、予約販売及び先行販売を行う場合の改良逆指数モデルを求めると、時差パラメータτ及びバイアスパラメータｂを導入し、次式のとおりとなる。
【００１９】
【数２】
2010108078.tif 000004
【００２０】
予測モデルの第２例として、ロジスティックモデルを採用した場合について説明する。ロジスティックモデルの基本形は、時刻をｔ、時刻ｔにおける製品需要予測値をｍ(ｔ)、予測モデルパラメータをＮ、λ、μとすると、次式のとおりである。
【００２１】
【数３】
2010108078.tif 000005
【００２２】
式（３）に関し、予約販売及び先行販売を行う場合の改良ロジスティックモデルを求めると、時差パラメータτ及びバイアスパラメータｂを導入し、次式のとおりとなる。
【００２３】
【数４】
2010108078.tif 000006
【００２４】
予測モデルの第３例として、Ｂａｓｓモデルを採用した場合について説明する。Ｂａｓｓモデルの基本形は、時刻をｔ、時刻ｔにおける製品需要予測値をｍ(ｔ)、予測モデルパラメータをＮ、λ、μとすると、次式のとおりである。
【００２５】
【数５】
2010108078.tif 000007
【００２６】
式（５）に関し、予約販売及び先行販売を行う場合の改良Ｂａｓｓモデルを求めると、時差パラメータτ及びバイアスパラメータｂを導入し、次式のとおりとなる。
【００２７】
【数６】
2010108078.tif 000008
【００２８】
予測モデルの第４例として、ＰＮＥ（Power of Negative Exponential）モデルを採用した場合について説明する。ＰＮＥモデルの基本形は、時刻をｔ、時刻ｔにおける製品需要予測値をｍ(ｔ)、予測モデルパラメータをＮ、λ、γとすると、次式のとおりである。
【００２９】
【数７】
2010108078.tif 000009
【００３０】
式（７）に関し、予約販売及び先行販売を行う場合の改良ＰＮＥモデルを求めると、時差パラメータτ及びバイアスパラメータｂを導入し、次式のとおりとなる。
【００３１】
【数８】
2010108078.tif 000010
【００３２】
式（２）、式（４）、式（６）、式（８）を参照すると、予約販売及び先行販売を行わない場合、時差パラメータτ及びバイアスパラメータｂが“０”になるので、式（２）は式（１）に帰結し、式（４）は式（３）に帰結し、式（６）は式（５）に帰結し、式（８）は式（７）に帰結することが分かる。
さらに言えば、式（１）、式（３）、式（５）、式（７）の予測モデルは、座標（０，０）や座標（０，０．５）などの特定の点を通るという制約があるため、予約販売又は先行販売を行った販売実績値にてパラメータを推定すると、不自然な予測モデルができあがることも分かる。
【００３３】
図２は、本発明による一実施形態の需要予測装置１を示すシステムフローチャートである。
この需要予測装置１は、製品販売実績情報１１及び製品販売開始日情報１２を基に、製品需要予測値情報２６を出力するものであって、製品販売実績入力手段１３と、製品販売開始日入力手段１４と、製品販売実績格納手段１５と、製品販売開始日格納手段１６と、予測モデルパラメータ推定手段２１と、予測モデルパラメータ格納手段２２と、製品需要予測値計算手段２３と、製品需要予測値格納手段２４と、製品需要予測値出力手段２５と、を備えている。
【００３４】
製品販売実績入力手段１３は、製品販売実績情報１１を製品販売実績格納手段１５へ格納させる。製品販売実績格納手段１５は、１回の処理に用いる製品販売実績情報１１を格納するのに十分な容量を持った記憶手段である。
【００３５】
図３は、製品販売実績情報１００のデータリストを示す図である。
この製品販売実績情報１００は、年月週フィールド１０２及び累積販売量フィールド１０３を有している。
【００３６】
図４は、製品販売実績格納手段１５に格納された状態の製品販売実績情報１００のデータリストを示す図である。
この製品販売実績情報１００は、年月週フィールド１０２及び累積販売量フィールド１０３に加えて、アドレスフィールド１０１を有している。アドレスフィールド１０１の値は、その属するレコードのデータが、どの時間的位置にあるかを示すものであり、一定期間（図４に示す例では１週ごと）に１ずつ増分する。
【００３７】
図２に戻り、製品販売開始日入力手段１４は、製品販売開始日情報１２を製品販売開始日格納手段１６へ格納させる。製品販売開始日格納手段１６は、１回の処理に用いる製品販売開始日情報１２を格納するのに十分な容量を持った記憶手段である。
【００３８】
図５は、製品販売開始日情報２００のデータリストを示す図である。
この製品販売開始日情報２００は、年月週フィールド２０２を有している。
【００３９】
図６は、製品販売開始日格納手段１６に格納された状態の製品販売開始日情報２００のデータリストを示す図である。
この製品販売開始日情報２００は、年月週フィールド２０２に加えて、アドレスフィールド２０１を有している。アドレスフィールド２０１の値は、その属するレコードのデータが、どの時間的位置にあるかを示すものであり、一定期間（図６に示す例では１週ごと）に１ずつ増分する値である。
【００４０】
図２に戻り、予測モデルパラメータ推定手段２１は、製品販売実績格納手段１５から製品販売実績情報１１を読み取るとともに、製品販売開始日格納手段１６から製品販売開始日情報１２を読み取る。そして、予測モデルパラメータ推定手段２１は、読み取った製品販売実績情報１１及び製品販売開始日情報１２を基に、予測モデルに対応した予測モデルパラメータ（時差パラメータτ、バイアスパラメータｂを含む。）の値を推定し、予測モデルパラメータ格納手段２２へ出力する。なお、時差パラメータτ、バイアスパラメータｂの値は、あらかじめ与えておいてもよい。
予測モデルパラメータ格納手段２２は、予測モデルパラメータ推定手段２１からの各パラメータを格納する。
【００４１】
具体的には、予測モデルパラメータ推定手段２１は、準ニュートン法や遺伝的アルゴリズムなどの非線形最適化アルゴリズムを用いて、予測モデルのパラメータを推定する。例えば、本実施形態による改良逆指数モデルは、式（２）によって表されるが、予測誤差
【００４２】
【数９】
2010108078.tif 000011
【００４３】
すなわち、
【００４４】
【数１０】
2010108078.tif 000012
【００４５】
が最小になるようにパラメータが推定される。なお、ｓは製品販売開始日格納手段１６に格納されている位置を示すアドレスであり、ｅは製品販売実績格納手段１５に格納された製品販売実績情報１００の最終レコードのアドレスであり、Ｒ（ｔ）は製品販売実績格納手段１５のアドレスとｔの値が一致するレコードの累積販売量（時刻ｔにおける実際の累積需要）の値である。
【００４６】
図７は、予測モデルパラメータ情報３００のデータリストを示す図である。
この予測モデルパラメータ情報３００は、フィールド３０１，３０２，３０３，３０４，３０５，３０６を有している。この例では、予測モデルパラメータＮ，λ，μ，γに対応した予測モデルパラメータフィールド３０１〜３０４を有しているが、どの予測モデルを用いるかによって用いる予測モデルパラメータが異なるため、予測モデルに応じて、予測モデルパラメータフィールドを有するようにする。
【００４７】
図２に戻り、製品需要予測値計算手段２３は、予測モデルパラメータ格納手段２２から各パラメータを読み出し、これらのパラメータを用いて、未来の任意の時刻ｔにおける製品需要予測値を計算し、製品需要予測値格納手段２４へ出力する。
製品需要予測値格納手段２４は、製品需要予測値計算手段２３からの製品需要予測値を格納する。
【００４８】
図８は、製品需要予測値格納手段２４に格納された状態の製品需要予測値情報４００のデータリストを示す図である。
この製品需要予測値情報４００は、アドレスフィールド４０１、年月週フィールド４０２及び需要予測値フィールド４０３を有している。
【００４９】
図２に戻り、製品需要予測値出力手段２５は、製品需要予測値格納手段２４から製品需要予測値情報２６を読み取って、需要予測装置１から出力する。
【００５０】
図９は、出力された状態の製品需要予測値情報４００のデータリストを示す図である。
この製品需要予測値情報４００は、アドレスフィールド４０１（図８参照）がないほかは、図８に示す製品需要予測値情報４００と同様である。
【００５１】
なお、各情報が１製品ごとに１ファイルとして用意される場合について説明したが、製品コードのフィールドを持ち、１ファイルに複数の製品の情報を記載するようにしてもよい。また、既成のデータから情報を得る代わりに、計算のたびごとに、需要予測装置１の入力手段（図示せず）から、表示装置（図示せず）の画面を見ながら情報の入力を行ってもよい。
【００５２】
なお、需要予測装置１は、コンピュータであって、そのハードウェアは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、主記憶装置と、補助記憶装置と、入力装置と、出力装置と、通信装置と、システムバスと、を含み、このハードウェアに、各機能を実現するプログラム及びデータがインストールされて構成されている（いずれも図示せず）。
【００５３】
ＣＰＵは、補助記憶装置から主記憶装置へロードされたプログラム及び各種データに基づき演算を行い、また、需要予測装置１全体を制御する。
主記憶装置は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）などからなり、ＣＰＵに、主記憶領域を提供する。
補助記憶装置は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や光磁気ディスク駆動装置などからなり、ＣＰＵの制御によりここから適宜プログラムやデータが読み出され、これらのプログラムやデータは、主記憶装置にロードされる。
入力装置は、例えば、キーボードやポインティングデバイス（いずれも図示せず）などからなり、需要予測装置１に対する人の操作を受け付ける。
出力装置は、例えば、ディスプレイ装置やプリンタ（いずれも図示せず）などからなり、ＣＰＵの制御によって、データリストや情報を表示や印刷などにより出力する。
【００５４】
需要予測装置１の補助記憶装置に記憶されたプログラムは、ＯＳ（基本ソフトウェア）及びＯＳ上で動作する各種のアプリケーションソフトウェアを含み、需要予測装置１で実行されることによって前記した各機能部（図２参照）を構成し、コンピュータを需要予測装置１として機能させる。
【００５５】
図１０は、需要予測装置１を示すデータフローダイアグラムである。→（矢印）はデータフロー、○（丸囲み）は処理、＝（２線で挟む）はデータストアをそれぞれ表す。データフローには、処理に渡されるデータの名称が付記されている。
【００５６】
図１０に示すように、ユーザの指示などによって「予測」処理が開始され、データストアから販売開始日及び販売実績のデータが「予測」処理に渡される。「予測」処理からは、予測モデル、販売実績、販売開始日、予測期間の各データが「パラメータ推定」処理に渡される。「パラメータ推定」処理は、推定したパラメータ、予測モデル、予測期間の各データを「予測値計算」処理に渡す。「予測値計算」処理は、予測値を計算し、そのデータを「予測」処理へ渡す（返す）。「予測」処理は、この予測値のデータを、需要予測値として出力する。
【００５７】
次に、図１１から図１３までを参照して、需要予測装置１の動作について説明する。
図１１は、需要予測装置１における処理の概要を示すフローチャートである。
入力ファイルは、製品販売実績情報１１及び製品販売開始日情報１２である。
【００５８】
需要予測装置１は、ユーザからの指示などにより、前記した入力ファイルを読み込み（ステップＳ１１）、需要予測装置１の主メモリ（図示せず）に展開する。
【００５９】
ユーザは、需要予測装置１の表示装置（図示せず）を見て、入力装置（図示せず）を操作し、表示された製品情報から予測対象製品を選択する（ステップＳ１２）。
そして、ユーザは、予測モデルの選択を行う（ステップＳ１３）。例えば、改良逆指数モデル、改良ロジスティックモデル、改良Ｂａｓｓモデル又は改良ＰＮＥモデルの中から、予測に用いるモデルを１つ選択する。
【００６０】
予測モデルが選択されたら、需要予測装置１は、予測を開始する（ステップＳ１４）。
まず、需要予測装置１は、ステップＳ１３で選択された予測モデルのパラメータを推定する（ステップＳ１４）。パラメータの推定には、遺伝的アルゴリズムや準ニュートン法などの最適化方法が用いられる。
【００６１】
そして、需要予測装置１は、パラメータが前記したように決定された予測モデルに、予測期間内の時刻のデータを順次代入し、予測期間の予測値を計算する（ステップＳ１６）。
【００６２】
予測値が計算されたら、需要予測装置１は、予測値を時系列に並べ、予測結果の表示を行う（ステップＳ１７）。
【００６３】
なお、ユーザは、予測結果を見て、必要に応じて別の予測モデルを選択して、需要予測装置１に同様に処理を行わせる。
【００６４】
需要予測装置１は、予測結果のファイル出力を行い（ステップＳ１８）、製品需要予測値情報２６として格納する。
【００６５】
図１２は、需要予測装置１で行われる予測処理を詳細に示すフローチャートである。このフローチャートで示す部分は、図１１のステップＳ１４からステップＳ１７までが該当する。
【００６６】
需要予測装置１は予測処理を開始すると（ステップＳ２１）、まず、選択した予測モデル、予測対象製品の販売実績値及び販売開始日を基に、予測モデルのパラメータを推定する（ステップＳ２２）。なお、本例では、「改良逆指数モデル」が選択されているものとし、販売実績は１０日分あるものとする。販売開始日は、販売実績の先頭日（ｔ＝１）である。予測期間は販売開始後、第１１日目から第１００日目まで（９０日間）が選択されている。
【００６７】
以下、需要予測装置１は、準ニュートン法を用いてパラメータ推定を行う。
まず、需要予測装置１は、パラメータ値の初期セットを生成する（ステップＳ２３）。
パラメータの初期セット例は、次の通りである。
λ＝０．１，  ｂ＝１００，  τ＝３，  Ｎ＝１００００
λ＝０．２，  ｂ＝８０，  τ＝２，  Ｎ＝１５０００
λ＝０．１５，  ｂ＝９０，  τ＝５，  Ｎ＝８０００
初期セットは複数のパラメータ値の組（λ，τ，ｂ，Ｎ）からなる。この初期セットは３組生成されている。
【００６８】
需要予測装置１は、初期セットからパラメータ値の組を１つ任意に選択する（ステップ２４）。そこで、組（λ＝０．１，τ＝３，ｂ＝１００，Ｎ＝１００００）が選択されたとする。需要予測装置１は、選択したパラメータ値を予測モデルに代入して，販売実績が存在する期間（ｔ＝１から１０）の予測モデル値ｍ(ｔ)＝１００００×（１−ｅｘｐ（−０．１×（ｔ−３）））＋１００  （ｔ＝１，…，１０）を計算する。
【００６９】
そして、次式のように、販売実績値と予測モデルとの適合誤差Ｅを計算する（ステップＳ２５）。なお、式（１１）のａiは時刻ｔ＝ｉでの累積販売実績値である。
【００７０】
【数１１】
2010108078.tif 000013
【００７１】
需要予測装置１は、適合誤差Ｅがこれまで選択したパラメータ値の組の中で最小か否かを判断する（ステップＳ２６）。
【００７２】
最小であれば（ステップＳ２６のＹｅｓ）、そのパラメータの組をメモリ上に保持する（ステップＳ２７）。最小でなければ保持せず、次のステップへ進む。
【００７３】
以上のステップＳ２４からステップＳ２７を初期セットで生成したすべての組について行い、適合誤差Ｅが最小となるパラメータ値の組（λm，τm，ｂm，Ｎm）を特定する。
このように、すべてのセットについて処理を終了したか否かを判断する（ステップＳ２８）。終了していない場合（ステップＳ２８のＮｏ）、ステップＳ２４以下の処理を繰り返す。終了した場合（ステップＳ２８のＹｅｓ）、次のステップ（ステップＳ２９）へ進む。
【００７４】
需要予測装置１は、パラメータ値の組（λm，τm，ｂm，Ｎm）を予測モデルに代入し、予測期間における予測値を計算する（ステップＳ２９）。
【００７５】
予測値の計算が終了した後、需要予測装置１は予測処理を終了し（ステップＳ３０）、予測結果の表示などを行う。
【００７６】
図１３は、予測値計算の手順を詳細に示すフローチャートである。
図１３に示す手順は、図１２のステップＳ２９を詳細に記述したものである。
需要予測装置１は、まず、予測開始日を設定する（ｉ＝１１）（ステップＳ４１）。
そして、選択した予測モデルにしたがい、ｉ番目の予測期間について、予測値を計算する（ステップＳ４２）。
そして、ｉに１をインクリメントする（ｉ＝ｉ＋１）（ステップＳ４３）。
このように、予測期間（ｔ＝１１，…，１００）の予測値を順次計算する。
【００７７】
次に、ｉ＞１００であるか否か、すなわち、第１００日目まで計算を行ったか否かを判断する（ステップＳ４４）。第１００日目まで計算を行っていない場合（ステップＳ４４のＮｏ）、ステップＳ４２以下の処理を繰り返す。第１００日目まで計算を行った場合（ステップＳ４４のＹｅｓ）、処理を終了する。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本発明の実施形態の原理に関し、時間に対する累積需要の推移のモデルを示すグラフである。
【図２】本発明による一実施形態の需要予測装置を示すシステムフローチャートである。
【図３】製品販売実績情報のデータリストを示す図である。
【図４】製品販売実績格納手段に格納された状態の製品販売実績情報のデータリストを示す図である。
【図５】製品販売開始日情報のデータリストを示す図である。
【図６】製品販売開始日格納手段に格納された状態の製品販売開始日情報のデータリストを示す図である。
【図７】予測モデルパラメータ情報のデータリストを示す図である。
【図８】製品需要予測値格納手段に格納された状態の製品需要予測値情報のデータリストを示す図である。
【図９】出力された状態の製品需要予測値情報のデータリストを示す図である。
【図１０】需要予測装置を示すデータフローダイアグラムである。
【図１１】需要予測装置における処理の概要を示すフローチャートである。
【図１２】需要予測装置で行われる予測処理を詳細に示すフローチャートである。
【図１３】予測値計算の手順を詳細に示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７９】
１      需要予測装置
１１    製品販売実績情報
１２    製品販売開始日情報
１３    製品販売実績入力手段
１４    製品販売開始日入力手段
１５    製品販売実績格納手段
１６    製品販売開始日格納手段
２１    予測モデルパラメータ推定手段
２２    予測モデルパラメータ格納手段
２３    製品需要予測値計算手段
２４    製品需要予測値格納手段
２５    製品需要予測値出力手段
２６    製品需要予測値情報
１００  製品販売実績情報
２００  製品販売開始日情報
３００  予測モデルパラメータ情報
４００  製品需要予測値情報
【図１】
2010108078.tif 000018
【図２】
2010108078.tif 000019
【図３】
2010108078.tif 000020
【図４】
2010108078.tif 000021
【図５】
2010108078.tif 000022
【図６】
2010108078.tif 000023
【図７】
2010108078.tif 000024
【図８】
2010108078.tif 000025
【図９】
2010108078.tif 000026
【図１０】
2010108078.tif 000027
【図１１】
2010108078.tif 000028
【図１２】
2010108078.tif 000029
【図１３】
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